In vielen Bereichen der produzierenden Industrie entstehen Oberflächen mit mehr oder weniger chaotischen Mustern. Sei es nun der Butterkeks, eine geschrubbte Metalloberfläche oder die poröse Oberfläche eines Sensors.
Solche Oberflächen stellen an die optische Qualitätskontrolle immer wieder neue Herausforderungen, da sich das Sollmuster oft nur schwer von einem Fehler unterscheidet und oft auch kaum mathematisch beschreibbar ist.
Die dwh Gmbh hat im Zuge einer Doktorarbeit einen Algorithmus entwickelt, der vollautomatisch Fehler in chaotischen Mustern erkennt, ohne dabei eine Vielzahl an Trainingsdaten zu benötigen. Auch die Anpassung an neue Muster ist online ohne Lernphase möglich.
Erste Tests anhand von Sensoroberflächen zeigen vielversprechende Ergebnisse. Auch die Verarbeitungsgeschwindigkeit ist echtzeittauglich.
Förderhinweis:
Dieses Projekt wurde im Rahmen von “Forschungspartnerschaften” durch FFG gefördert und abgewickelt.